Exactly-Once 语义的实现比 At-Most-Once 和 At-Least-Once 要复杂得多,因为它需要确保数据的幂等性(即重复的数据处理操作不会影响最终结果)和端到端数据处理的精准性。 实现Exactly-Once 语义的方法 实现Exactly-Once 语义通常涉及多个技术和机制,包括状态管理、事务机制、检查点和日志等。常用的实现方法有以下几...
在Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。 端到端精准一次处理语义(EOS...
2 End-to-End Exactly-Once的实现 通过前面的学习,我们了解到,Flink内部借助分布式快照Checkpoint已经实现了内部的Exactly-Once,但是Flink 自身是无法保证外部其他系统“精确一次”语义的,所以 Flink 若要实现所谓“端到端(End toEnd)的精确一次”的要求,那么外部系统必须支持“精确一次”语义;然后借助一些其他手段才能...
(1)at-most-once:这其实是没有正确性保障的委婉说法,故障发生之后,计数结果可能丢失,同样的还有UDP(这种传输层的协议其实保证的就是最多一次消息投递,消息的发送者只会尝试发送该消息一次,并不会关心该消息是否得到了远程节点的响应) (2)at-least-once:这表示计数结果可能大于正常值,但绝对不会小于正确值。也就...
Exactly-once语义 Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证,即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次,不会多也不会少。具体实现依赖于抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction,用户只需要实现类接口就可以自己定义对外部系统的exactly-once。 Flink的checkpoint可以保证作业失败的情况下从最近一次快照进行恢复,也...
Exactly-Once一致性语义 当任意条数据流转到某分布式系统中,如果系统在整个处理过程中对该任意条数据都仅精确处理一次,且处理结果正确,则被认为该系统满足Exactly-Once一致性。 以上仅是我个人对Exactly-once一致性语义的解释,相较于官方定义,显得更加通俗点,主要方便大家的理解。正如我的解释中描述的场景,在数据分析过...
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现,这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些,幂等性实现是事务性实现的基础,幂等性提供了单会话单 Partition Exactly-Once 语义的实现,正是因为 Idempotent Producer 不提供跨多个 Partition 和跨会话场景下的保证,因此,我们是需要一种更强的事务保证,能够原子处理多个 Partition 的写入...
exactly-once定义为: 不管在处理的时候是否有错误发生,计算的结果(包括所有所改变的状态)都一样。 所以,在计算的时候如果发生了一个错误,系统重新计算,重新计算的结果和没有错误发生所得到的结果是一样的,因为这些计算操作是“恰好一次的”。这有另外一个专业术语:“幂等操作”。
为了解决这个问题,exactly-once机制在保证消息不会被重复处理的同时,也考虑了消息的可靠性和有序性。通常,这个机制需要在消息发送者和接收者之间进行协调,并对消息进行标记和确认。以下是实现exactly-once机制的一些关键步骤: 1.唯一标识消息:为了确保消息的唯一性,每条消息都需要一个唯一的标识符。通常,这个标识符可以...
在大规模数据处理场景中,保证数据处理的Exactly-Once语义非常重要,即每条数据只会被处理一次,不会出现重复或丢失的情况。Flink通过一系列机制来实现Exactly-Once语义的保证,下面将详细介绍其原理。 1.概述 在传统的流处理中,通常有两种语义保证方式:At-Least-Once和At-Most-Once。At-Least-Once语义可以保证每条数据...